从卖工具到分收益：AI岗位化如何让ToB告别内卷？

饭还没上，投资人跟百融云创的张韶峰就吵起来了，投资人一口咬定“改成美式SaaS，不然这生意没法做”，张韶峰直接顶了回去“中国没有SaaS”。

我第一次听到这事儿时，还觉得张韶峰有点“刚”，但后来翻了翻中国ToB行业的情况，才发现他这话不是抬杠，是真摸透了行业的“老毛病”。
张韶峰在一线见得太多了：项目越做越长，系统越堆越全，到最后谁来担KPI没人管。

眼看2025年AI技术到了关键节点，企业心里都犯嘀咕，我是该为AI的功能掏钱，还是为它能带来的结果买单？答案其实很明显，AI得从“凑数的工具”变成“能扛活的岗位”，不然根本扎不进中国ToB市场。

饭桌争论背后：中国ToB的“工具困局”
提到这，可能有人不懂为啥中国搞不了美式SaaS？你看用友、金蝶的财报就知道，行业里全是“卖工具、卖人头、做项目”的循环。

客户要定制化，厂商就得跟着改，订阅模式根本跑不通，低价竞争更要命，赚的钱还不够投入技术迭代，最后大家都卡在原地。
美国那边还好，有SaaS当过渡，AI能顺顺当当从卖工具转到卖成果，中国这边就难了，AI1.0时代全是模型、平台、概念验证，看着热闹，其实都停在演示阶段。

业务部门试用几轮，觉得没效果就换供应商，真正能走进企业业务里的AI没几个。

本来想靠AI工具打开市场的厂商，日子都不好过，商汤、旷视那些“AI四小龙”，那段时间都被现金流压得喘不过气。

定制化项目周期长，回款慢，利润率还低，就是重走了一遍软件外包的老路，这就是“工具逻辑”的坑。
张韶峰其实早就看透了这点，他早年在甲骨文、IBM待过，知道外企那套软件体系在欧美好用，但到了中国就水土不服。

后来他创业，前两次要么失败要么没做大，直到2014年扎进金融行业做百融云创，才算找对了方向，在监管最严、业务要求最高的领域，把技术能力变成“合规生产力”。

一开始百融也走的是AI1.0的路子，靠算法做风控、搞营销，但做着做着张韶峰就发现不对，定制化项目太耗精力，回款还慢，根本不是长久之计。

要是没有客户那句“你们帮我把产品卖出去，赚了钱我再分你们”，百融可能还在工具逻辑里打转。
从“卖铲子”到“挖金子”：硅基员工的落地真相
客户这句话点醒了张韶峰，企业要的不是“铲子”，是“挖出来的金子”，于是百融干脆把商业模式改成“结果计价”，客户赚钱了，百融才拿收益。

百融的副总裁王伟民打了个比方，“我们不是卖铲子让客户自己挖，是用同一把铲子帮客户把金子挖出来”。

这话特别实在，一下子就把“博弈”变成了“一起赚钱”。
但这想法在当时根本不被看好，投资人还是觉得该学美国搞SaaS，做轻产品、签长订阅，这样估值才高。

张韶峰却不这么想，“技术正确不等于商业正确”，Oracle、IBM那套在中国行不通，没人会为“可能有用”的过程买单。
现在回头看，张韶峰这步“险棋”走对了。

百融在金融行业深耕多年，把合规要求都变成了技术规则，客服话术要留痕，理财销售要符合监管，贷后管理要跟风险模型对接，这些都成了百融的优势。

而且早在2017年，行业还在用关键词匹配做AI客服时，百融就押注了语音对话技术，花了8年时间打磨，最后让语音交互成了岗位刚需，不是可有可无的功能。
2021年百融在香港上市，算是给这条“非主流”路径正了名，但资本市场认可是一回事，客户一线的考验才是真功夫。

百融的“硅基员工”到底好不好用，看案例就知道，比如银行做理财，以前客户咨询得转好几个客服，信息断层不说，还容易碰合规红线。

有个四川客户问低风险理财，转了三个客服还没弄明白，最后烦得直接要3.5%的保底收益，这要是答应了就违规。

但用了百融的硅基员工，客户说一遍需求就进了记忆库，中台自动提示风险，后台全程校验合规，后来长尾客户的意向率提了不少，违规的事儿也没再发生。
还有运营商营业厅，用户本来要100元50G的流量，办业务时又想加全家共享套餐，预算升到300元。

以前人工柜台得办四五十分钟，还容易出错，硅基员工能实时调最新的产品库，15分钟就能办好，用户满意度也高了不少。

客服中心的问题更典型，平时要600个席位，高峰期得800个，一年人力成本要几千万，硅基员工能接那些高频、重复的活儿，不仅省了人力成本，招聘、培训的麻烦也少了。

百融自己的共享服务中心也用，以前改一份合同要56分钟，现在智能体4分钟就能搞定。
这些案例的共同点特别明显，AI不再是“帮把手的工具”，而是真的进了组织结构，跟员工一起扛KPI。

银行要的是合规和客户体验，运营商要的是效率和准确，客服中心要的是降成本，硅基员工都能接住这些需求，这就是岗位化的价值，支撑硅基员工的，其实是百融十几年的技术积累。

多智能体协作能让不同岗位的智能体共享“大脑”，前台的需求直接同步给中后台，持久记忆能存客户一年以上的信息，结合技术把岗位经验固化下来，不用再靠老员工“口口相传”，语音对话能力更不用说，一天能撑一亿通电话，延迟低、准确率还高，多方言和噪音环境都能应对。
现在整个行业都在往AI岗位化走，红杉资本说AI要进入“流水线阶段”，得有稳定输出、能追溯责任、可计量结果的能力，阿里的吴泳铭也说“Agent会吞噬软件，自然语言就是未来的源代码”。

看得出来，岗位化不是百融一家的想法，是整个行业的共识，而且市场空间真的大，美国AI服务业现在还不到200亿美元，潜在空间有10万亿美元。

中国ToB行业以前总陷在低价内卷里，现在有了岗位化这条路，终于能跳出零和博弈，跟客户一起把蛋糕做大。

百融现在还把自己的技术底座开放给合作伙伴，语音对话、Agent编排这些能力都能通过API用。

张韶峰说“客户多赚100元，我们只拿约定的部分”，这种思路特别好，不是跟同行卷价格，是一起把结果做好。

说到底，AI岗位化不是简单的技术升级，是把中国ToB市场的逻辑重新梳理了一遍，以前甲乙双方是“你压价我减配”，现在是“一起赚钱”。

百融这11年的实践证明，中国ToB不用跟着美国SaaS跑，靠岗位化也能走出高价值的路，未来要是更多企业能跟上，这个行业肯定能告别内卷，进入新周期。